This study aims to develop the traffic accident models by circular intersection type using count data model. The number of accident, the number of fatal and injured persons(FSI), and EPDO are calculated from the traffic accident data of TAAS. The circular intersection accident models are developed through Poisson and negative binomial regression analysis. The main results of this study are as follows. First, the null hypotheses that there are differences in the number of traffic accidents, FSI and EPDO by type of circular intersections are rejected. Second, the scale of intersection(median, large), number of approach road, mean width and length of exit road, area of the circulating roadway and central island are selected as factors influencing the number of traffic accidents, FSI and EPDO in rotary. Third, the scale of intersection(median), guide signs(limited speed, direction, roundabout), number of approach road, entry angle, area of the intersection and central island are adopted as factors influencing the number of traffic accidents, FSI and EPDO in roundabout. Finally, transferring from rotary to roundabout could be expected to make the accident decrease.
The frequency of car accidents is very high at the intersection. Because of the state of a traffic signal, quarrels happen after accidents. At night many cars run away after causing an accident. In this case, accident analyses have been conducted by investigating evidences such as eyewitness accounts, tire tracks, fragments of the car or collision traces of the car. But these evidences that don't have enough objectivity cause an error in judgment. In the paper, when traffic accidents happen, the traffic accident detection system that stands on the basis of images and sounds detects traffic accidents to acquire abundant evidences. And, this system transmits 10 seconds images to the traffic center through the wired net and stores images to the Smart Media Card. This can be applied to various ways such as accident management, accident DB construction, urgent rescue after awaring the accident, accident detection in tunnel and in inclement weather.
2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
교차로에서 발생한 교통사고건수는 최근 10년간 지속적으로 증가하였고, 2014년 전체 교통사고의 44%를 차지하면서 교차로는 교통안전에 취약한 도로형태로 주목되고 있다. 특히 선정된 사고다발지점 대다수가 신호교차로를 포함하고 있어, 신호교차로의 안전개선 노력이 우선적으로 필요한 실정이다. 이에 정부는 주로 도로안전시설 개선사업을 시행하여 주어진 예산 내에서 단기간에 높은 효과를 얻을 수 있는 안전개선사업을 수행하고자 한다. 이를 위하여 도로안전시설의 사고감소효과를 확인하는 연구가 지속적으로 등장하고 있으나 독립적으로 수행된 연구별 특성은 종합하기 어렵고, 각 연구결과가 대표성을 갖는데 한계가 있기 때문에 여전히 한정된 예산과 불확실한 도로안전시설 설치효과로 인해 선뜻 안전개선사업을 진행하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 메타분석을 통해 기존의 신호교차로 교통사고발생에 영향을 미치는 변인을 활용한 여러 사고예측연구 결과를 종합적으로 검토하고, 각 변인이 대표할 수 있는 개선효과를 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 신호교차로 전체 사고건수를 종속변수로 하는 연구 중 19건의 논문을 선정하고 8개 변인에 대한 34개의 개별효과크기(effect size)를 산출하였다. 메타분석 결과, 도로안전시설 설치와 신호교차로 교통사고의 관계는 좌회전 전용차로를 제외하고는 모두 통계적으로 유의하게 감소한 사고영향을 나타내어, 도로안전시설이 사고감소에 영향을 준다는 통계적인 결과자료를 도출하였다. 그 중 도류화설치의 효과크기가 가장 높았으며, 좌회전차로 가속구간, 조명시설, 횡단보도, 우회전 전용차로, 중앙분리대 순으로 효과가 높은 것으로 나타났다.
As the interest in traffic safety has been increasing recently, social movement is being made to reduce the number of traffic accidents and the view on improving the mobility of the existing roads is being converted into on establishing traffic safety as a priority. The increase of traffic accidents related to an intersection in a state that traffic accidents are decreasing overall may suggests the necessity to investigate the specific causes. In addition, we have to consider them when establishing the measures against traffic accidents in a intersection by investigating and analyzing the influences and factors that may affect traffic accidents. To induce the accident severity model, we collected the factors that affect accidents and then applied the Poisson Regression Model among nonlinear regression analysis by verifying the distribution of variables. As a result of the analysis, it turned out that the volume of traffic on main roads, the right turn ratio on sub-roads, the number of ways out on sub-roads, the number of exclusive roads for a left turn, the signals for a right turn on main roads, and an intersect angle were the factors that affect the accident severity.
본 연구의 목적은 신호교차로의 교통사고 심각성을 인식하고, 교통사고의 특성분석과 관련변수와의 상관분석 및 사고추정모형을 개발하는 것이다. 이러한 목적하에 본 연구에서는 2004년도 청주시 총 교통사고건수 3,115건 중 1,183건이 발생한 4지 신호교차로 전체(181개소)를 대상으로 하였다. 신호교차로 사고에 영향을 줄 것으로 판단되는 ADT, 교차로 면적, 평균차로폭 및 종단경사 등 독립변수들과 교통사고건수, 교통사고율(MEV) 및 EPDO를 종속변수로 선정하여, 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 추정모형을 개발하였다. 모형개발 결과, 교통사고건수의 경우 ADT 등 5개의 변수가 주요 요인으로 분석되었으며($R^2=0.612$), 교통사고율(MEV)의 경우 교차로면적 등 5개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.304$). 또한 신호교차로 교통사고의 심각성 및 특성분석이라는 본 연구의 목적에 가장 부합되는 EPDO의 경우는 ADT, 주도로 평균차로폭, 상향종단경사, 제한속도 차 등 4개 변수가 주요 요인으로 분석되었다($R^2=0.559$)
교통섬은 차량과 보행자를 안전하고 질서있게 이동시킬 목적으로 설치하며, 상충하는 교통류를 분리하거나 보행자 대피를 위하여 설치한 차로간의 특정구역이다. 기존의 연구문헌이나 설치기준을 살펴보면 설치목적과 설치효과만 언급하고 있을 뿐 교통섬의 설치여부에 따른 안전성 판단기준이 없는 실정이다. 본 연구에서는 도시부 교차로의 도로조건, 교통조건, 교통사고 자료 등을 분석하여 사고발생여부와 관련성이 높은 변수를 선정하고, 그 변수들과 교차로 보행자 교통사고 발생 여부를 이용하여 로짓모형을 통해 보행자 교통사고 확률모형을 구축하였다. 또한 교차로 설계시 교통량과 교차로 크기에 따른 보행자 교통사고 발생확률을 분석하여 교통섬 설치효과를 보행자 안전측면에서 제시하였다. 분석결과 큰 교차로에서 교통량이 많은 경우 교통섬으로 인해 보행자 교통사고가 발생할 확률이 높은 것으로 나타났으며, 큰 교차로에서 교통량이 적은 경우 교통섬으로 인해 보행자 교통사고 발생확률이 적은 것으로 분석되었다. 이는 교통섬 설치로 인해 모든 교차로에서 보행자가 안전성이 향상되는 것은 아니기 때문에, 교통섬 설치시 보행자 안전 측면을 고려한 설계 및 운영이 필요한 것으로 사료된다.
교통사고 위험도 지수 산정 모델의 개발은 교통사고와 사상자수의 발생률을 줄이기 위한 대책으로 도로이용자 그룹, 도로와 가로망의 구역, 인구집단 등에 대한 교통위험도를 수식 또는 모델화를 통해 사전에 적용하여 효과를 극대화하고자 한다. 국외에서는 위험도평가모형을 통해 단일로 및 교차로에 개선방안 우선순위를 선정하는 방법으로 활용하고 있으며, 국내에서도 일부 사업에 적용되어 활용하고 있는 실정이다. 하지만 모형의 독자적인 개발보다는 국외의 모형을 국내 실정에 맞도록 일부 변형하여 활용하고 있어 그 정확성에 의문이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 춘천시의 96개의 교차로를 대상으로 교통사고 발생 현황, 기하구조, 통제방식, 교통량, 회전교통량 등을 통해 교차로 평가요소를 추출하였으며, 추출된 평가 요소들의 상관분석을 통해 최종적인 변수를 도출하였다. 최종적으로 도출된 변수를 바탕으로 신호 구분, 차로수, 교차로형태의 세변수의 선형모형 분석을 통한 분산분석 기법을 이용하여 교차로 디자인 모형을 개발하였으며, 교차로의 계층분류, 판별변수 선정을 통해 신호교차로 위험도 모형, 비신호교차로 위험도 모형을 개발하였다.
경찰청 발표 자료에 따르면 2010년 우리나라에서 발생한 교통사고 건수는 226,878건으로 전체 교통사고 중 교차로가 차지하는 비중이 44.8%로 교차로 사고는 교통사고 중 많은 부분을 차지하고 있다. 이 중 신호교차로 교통사고에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있는 반면에 비신호교차로에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 환경적 요인으로 퍼지적 성격을 가진 교통량, 차로폭, 시거를 입력변수로 비신호교차로에서의 사고건수예측을 위한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 본 모형의 예측력은 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE), 평균제곱근오차(MSE)를 통하여 적합성을 평가하였으며, 이들은 각각 평가 결과 0.9817, 0.4773, 0.3037로 나타나 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가된다. 본 연구의 비신호 교차로 사고예측분석 연구결과는 비신호교차로의 안전 대책 수립 및 교통사고 개선사업을 위한 기초자료를 제공할 것으로 사료된다.
교통사고를 줄이기 위해서, 많은 연구원이 교통사고 예측 모형을 연구하고 있다. 교통사고의 원인으로는 교차로 신호주기가 잘못 산출되거나 교차로 설계가 잘못된 경우가 많다. 그러므로, 정확하게 교통사고 원인을 분석하려면 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 조건 및 날씨조건을 고려하여 최적 자동차 안전 속도를 실시간으로 산출하고자한다. 특별히, 비가 오거나 눈이 오는 경우에는 자동차 속도를 1/3이상 감속해야 된다. 그러나, 기존의 속도표지판은 기상조건이 바뀌어도 항상 같은 제한 속도를 표시하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 날씨조건과 도로조건을 이용한 최적 안전속도 산출 알고리즘을 제시한다. 컴퓨터 모의실험결과, 지능형 교통사고 예측알고리즘이 교통 제한속도를 정확하게 산출할 수 있음을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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